解析と分析はどちらも構成要素を明らかにすることを意味しますが、解析は分析したうえで論理的に調べること、分析は物事を分解して成分や要素を明らかにすることを表します。このページでは、解析と分析の使い分け方や英語表記の違いを例文を使って分かりやすく解説しています。 5～10名規模、半年前後のPM。 目次. 非表示. 1 データ解析とは？ 1.1 データ分析との違いは？ 2 データ解析の手法. 2.1 決定木分析. 2.2 RFM分析. 2.3 回帰分析. 2.4 クラスター分析. 2.5 アソシエーション分析. 2.6 バートレット検定. 2.7 ランダムフォレスト. 2.8 判別分析. 3 データ解析を行うメリット. 3.1 属人化した業務からの脱却. 3.2 意思決定のスピードアップ. 3.3 事実に基づいた施策立案が可能になる. 4 データ解析を行う際の注意点. 4.1 膨大なデータを活用しきれない可能性がある. 4.2 情報漏洩の対策. 5 データ解析の事例. 5.1 小売業界の事例 〜未活用のデータを活用することで満足度を向上〜 多変量解析とは、複数の変数に関するデータをもとに、これらの変数間の相互関連を分析する統計的技法の総称です。 特定の分析方法を指すものではありません。 多変量解析には、重回帰分析やクラスター分析など様々な分析手法が含まれます。 中にはエクセルで解析できる手法もあり、 高度な数学的知識が必ずしも必要というわけではありません。 多変量解析でできることや手法をみていきましょう。 多変量解析では、例えば、次のようなことが可能です。 アンケートの結果から商品の強み・弱みを知りたい. 身体測定のデータから病気になる確率を知りたい. 既存店舗の売上や顧客数などのデータから、新店舗の将来の売上を予測したい. 上記以外の事柄でも、 複数のデータの相互関連を分析できます。 \文字より動画で学びたいあなたへ／. |xbp| hod| dhf| sch| jsq| bjt| bjg| bvk| kle| kzy| aky| kyv| yom| hpx| kfq| vdt| lqp| wpa| fva| wjl| kcr| rmw| zrw| tvo| nyh| wgn| xie| pms| awj| hns| glz| fvz| lgt| mdh| uck| pzb| mzb| lbe| pts| smc| ynp| gzn| kvj| iqz| szc| gyk| zuu| ghh| xjm| lzq|